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基于餐饮评论数据的情感分析（主要涉及到短文分类，分别使用朴素贝叶斯、支持向量机、Xgboost 进行情感值的二分类） 本文主要通过情感分析来挖掘评论中有价值的信息。 获取所研究数据，即大众点评餐饮评论数据，通过分词去除停用词、词性标注等操作进行数据预处理，然后通过机器学习的方法来分析餐饮评论的情感极性，来进一步挖掘评论中有价值的信息。 使用python的结巴分词工具对中文文本进行分词。可用TF-IDF、词袋方法提取文本数据的特征。然后使用机器学习的方法进行文本分类，可以运用朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）、随机森林等算法。查询了资料，考虑了速度、容错性、变量筛选能力、共性容忍度等因素，初步设想选用SVM算法。 ===》SVM算法优于NB 优于随机森林

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